基于MODIS时间序列及物候特征的农作物分类

论文以2012年6月至2014年6月期间的MOD09Q1及2013年四五月的MOD09A1为数据源,合成归一化植被指数(NDVI)和归一化水体指数(NDWI),利用TIMESAT软件对NDVI时间序列数据应用分段高斯函数拟合方法重构NDVI时序曲线,并获取7个物候特征(Phenology,以下简称PH,包括生长季始期,生长季末期,生长季长度,NDVI振幅,NDVI左导数,NDVI右导数,生长季期间的NDVI积分).结合Landsat 8 OLI遥感影像,中国第二次土地调查数据和实地采样样本数据,根据2013年多种地物平滑后的NDVI曲线特征,将年NDVI最大值低于0.5的水体和建设用地掩膜去除.为了获取研究区农作物的最优分类方法,采用分层分类:首先对平滑后的46个NDVI时序数据进行支持向量机(SVM)分类,得到农用地等分类信息;其次利用平滑后的46个NDVI波段,7个物候参数及6期归一化水体指数相互组合,对农用地进行支持向量机分类提取3种农作物的分布信息.经不同波段组合分类对比可知,分类总体精度及Kappa系数的关系为:NDVI+NDWI>NDVI+PH+NDWI>PH+NDWI>NDVI+PH>NDVI>PH.研究结果表明,遥感数据波段的增加不一定带来较高的分类精度;论文中归一化水体指数有效地提高了水稻的分类精度.此外,辅以物候特征对农作物分类也具有一定的可行性.